स्प्रिंग एआई में महारत: बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करके बुद्धिमान ऐप विकसित करें

वसंत एआई की दुनिया की खोज: बुद्धिमान अनुप्रयोगों को सशक्त बनाना

कभी-कभी विकसित होने वाले तकनीकी परिदृश्य में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) उद्योगों में एक परिवर्तनकारी बल के रूप में खड़ा है। स्प्रिंग एआई, स्प्रिंग इकोसिस्टम के भीतर एक गतिशील पहल, जावा अनुप्रयोगों में सीमलेस एआई एकीकरण के लिए मार्ग प्रशस्त कर रही है। यह लेख वसंत एआई की क्षमता में गहराई से गोता लगाता है, जो बड़ी भाषा मॉडल (एलएलएम), पुनर्प्राप्ति संवर्धित पीढ़ी (आरएजी), और वेक्टर डेटाबेस के साथ काम करने की अपनी क्षमता पर ध्यान केंद्रित करता है। इन तत्वों की खोज करके, हम उजागर करेंगे कि कैसे स्प्रिंग एआई डेवलपर्स को बुद्धिमान, डेटा-चालित समाधानों को शिल्प करने के लिए सशक्त बनाता है।

वसंत एआई की मूल बातें अनपैक करना

इसके दिल में, स्प्रिंग एआई एक ऐसी परियोजना है जो एआई कार्यात्मकताओं को जावा अनुप्रयोगों में एकीकृत करते हुए अनावश्यक जटिलताओं को खत्म करना चाहता है। Langchain और Llamaindex जैसे प्रमुख पायथन-आधारित परियोजनाओं से प्रेरणा लेना, स्प्रिंग AI एक प्रत्यक्ष प्रतिकृति नहीं है, बल्कि जावा सहित कई प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए एक सार्वभौमिक समाधान है। इसका प्राथमिक मिशन एकीकरण प्रक्रिया को चिकना बनाने के लिए अमूर्तता और ऑटो-कॉन्फ़िगरेशन पेश करके जावा डेवलपर्स के लिए एआई का लोकतंत्रीकरण करना है।

स्प्रिंग एआई इसे मूलभूत अमूर्त प्रदान करके इसे प्राप्त करता है जो डेवलपर्स को आसानी से घटकों को स्वैप करने की अनुमति देता है। यह लचीलापन यह सुनिश्चित करता है कि आप अपने कोडबेस के बड़े हिस्से को ओवरहाल किए बिना सर्वश्रेष्ठ एआई प्रदाता और मॉडल प्रकार के लिए अनुकूल हो सकते हैं। चाहे आप Openai, Microsoft, Amazon, Google के साथ काम कर रहे हों, या चेहरे को गले लगा रहे हों, स्प्रिंग AI ने आपको कवर किया है।

प्रमुख विशेषताओं में शामिल हैं:

• प्रदाता लचीलापन: Openai, Microsoft, Amazon, Google, और Hugging Face जैसे प्रदाताओं की एक विस्तृत सरणी से चुनें।
• मॉडल किस्म: चैट मॉडल, टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल, और बहुत कुछ का समर्थन करता है।
• POJO मैपिंग: AI मॉडल आउटपुट को सादे पुराने जावा ऑब्जेक्ट्स (Pojos) में अनुवाद करता है।
• वेक्टर डेटाबेस समर्थन: एज़्योर वेक्टर खोज, क्रोमा, मिल्वस, वीविएट, रेडिस, पिनकॉन और क्यूड्रेंट के साथ काम करता है।
• एपीआई पोर्टेबिलिटी: चैट और एम्बेडिंग मॉडल के लिए पोर्टेबल एपीआई प्रदान करता है।
• फ़ंक्शन कॉलिंग: AI मॉडल के साथ उन्नत इंटरैक्शन को सक्षम करता है।
• ऑटो-कॉन्फ़िगरेशन: स्प्रिंग बूट के माध्यम से सेटअप और कॉन्फ़िगरेशन स्ट्रीमलाइन।

पुनर्प्राप्ति संवर्धित पीढ़ी (आरएजी) के साथ क्रांति

पुनर्प्राप्ति संवर्धित पीढ़ी (RAG) पाठ पीढ़ी के साथ सूचना पुनर्प्राप्ति को सम्मिश्रण करके AI क्षमताओं को अगले स्तर तक ले जाती है। पूर्व-प्रशिक्षित ज्ञान पर पूरी तरह से भरोसा करने के बजाय, आरएजी डेटाबेस, दस्तावेज या एपीआई जैसे बाहरी ज्ञान स्रोतों का लाभ उठाता है। बाहरी डेटा में यह ग्राउंडिंग एलएलएम को उन प्रतिक्रियाओं को देने का अधिकार देता है जो न केवल सटीक हैं, बल्कि प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक और अप-टू-डेट भी हैं।

चलो चीर वर्कफ़्लो को तोड़ते हैं:

1. उपयोगकर्ता क्वेरी: एक उपयोगकर्ता सिस्टम को एक क्वेरी सबमिट करता है।
2. सूचना पुनर्प्राप्ति: क्वेरी प्रासंगिक जानकारी प्राप्त करने के लिए एक वेक्टर डेटाबेस की तरह एक बाहरी ज्ञान स्रोत के माध्यम से एक खोज को ट्रिगर करती है।
3. वृद्धि: पुनर्प्राप्त जानकारी को एक संवर्धित संकेत बनाने के लिए मूल क्वेरी के साथ विलय कर दिया जाता है।
4. पाठ उत्पादन: संवर्धित संकेत एलएलएम को पारित किया जाता है, जो संयुक्त इनपुट के आधार पर एक प्रतिक्रिया उत्पन्न करता है।

आरएजी की ताकत व्यापक रूप से पीछे हटने की आवश्यकता के बिना एलएलएम को बढ़ाने की क्षमता में निहित है। बाहरी ज्ञान में दोहन करके, राग मॉडल होशियार और अधिक उत्तरदायी हो जाते हैं।

शब्दार्थ खोज में वेक्टर डेटाबेस की भूमिका

वेक्टर डेटाबेस कुशल समानता खोजों को सक्षम करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, जो आरएजी अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण हैं। पारंपरिक संबंधपरक डेटाबेस के विपरीत, वेक्टर डेटाबेस उच्च-आयामी डेटा वैक्टर (एम्बेडिंग) को संभालते हैं जो डेटा के अर्थ अर्थ का प्रतिनिधित्व करते हैं। यह सटीक मैचों के बजाय सामग्री समानता के आधार पर खोजों के लिए अनुमति देता है, वेक्टर डेटाबेस को सिफारिश इंजन, सिमेंटिक खोज और आरएजी जैसे कार्यों के लिए आदर्श बनाता है।

यहाँ वेक्टर डेटाबेस बनाम संबंधपरक डेटाबेस की एक त्वरित तुलना है:

स्प्रिंग एआई कई वेक्टर डेटाबेस का समर्थन करता है, जिसमें एज़्योर वेक्टर सर्च, क्रोमा, मिल्वस, वीविएट, रेडिस, पिनकॉन और क्यूड्रेंट शामिल हैं। सही डेटाबेस चुनना डेटा वॉल्यूम, क्वेरी प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी जैसे कारकों पर निर्भर करता है।

वसंत एआई में महारत हासिल करने के लिए टिप्स

स्प्रिंग एआई के साथ अपनी सफलता को अधिकतम करने के लिए, निम्नलिखित युक्तियों पर विचार करें:

• एक स्पष्ट उपयोग के मामले को परिभाषित करें: कोडिंग में कूदने से पहले, एक विशिष्ट समस्या की पहचान करें जिसे आप एआई के साथ हल करना चाहते हैं। एक अच्छी तरह से परिभाषित लक्ष्य आपके प्रयासों को वास्तविक दुनिया के मूल्य के साथ संरेखित करता है।

• मॉडल के साथ प्रयोग: विभिन्न प्रदाताओं से विभिन्न मॉडलों का परीक्षण करने के लिए स्प्रिंग एआई के लचीलेपन का लाभ उठाएं। अपनी परियोजना के लिए सबसे अच्छा फिट निर्धारित करने के लिए सटीकता, विलंबता और लागत की तुलना करें।

एक स्प्रिंग एआई आवेदन का निर्माण: एक व्यावहारिक गाइड

में गोता लगाने के लिए तैयार हैं? चलो एक स्प्रिंग एआई एप्लिकेशन सेट करने के लिए चरणों के माध्यम से चलते हैं।

चरण 1: अपने प्रोजेक्ट को इनिशियलाइज़ करें

Https://start.spring.io/ पर स्प्रिंग इनिशियलाइज का उपयोग करके एक नया स्प्रिंग बूट प्रोजेक्ट बनाकर शुरू करें। अपनी पसंदीदा भाषा (जावा या कोटलिन), स्प्रिंग बूट संस्करण और प्रोजेक्ट विवरण का चयन करें।

चरण 2: आवश्यक निर्भरता जोड़ें

अपने pom.xml (maven) या build.gradle (ग्रेडल) फ़ाइलों में आवश्यक स्प्रिंग एआई निर्भरताएं शामिल करें। विशिष्ट निर्भरता में शामिल हैं:

• spring-boot-starter-web : वेब अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए।
• spring-ai-openai-spring-boot-starter : ओपनईई मॉडल के साथ एकीकृत करने के लिए।
• spring-ai-spring-boot-starter : कोर स्प्रिंग एआई स्टार्टर।
• spring-ai-openai : ओपनई-विशिष्ट समर्थन।

चरण 3: एक Openai API कुंजी प्राप्त करें

Https://www.openai.com/ पर साइन अप करके और एक API कुंजी उत्पन्न करके Openai मॉडल का उपयोग करें। इस कुंजी को अपने एप्लिकेशन गुणों में सुरक्षित रूप से स्टोर करें।

चरण 4: अपने एप्लिकेशन को कॉन्फ़िगर करें

API कुंजी को अपने application.properties या application.yml फ़ाइल में सेट करें:

 spring.ai.openai.api-key=YOUR_OPENAI_API_KEY

पुनर्प्राप्ति संवर्धित पीढ़ी को लागू करना (RAG)

आरएजी को लागू करने के लिए, इन चरणों का पालन करें:

1. आवश्यक निर्भरता जोड़ें: सुनिश्चित करें कि आपकी परियोजना में आवश्यक मावेन निर्भरताएं शामिल हैं।
2. एक वेक्टर स्टोर बनाएं: अपने स्प्रिंग एप्लिकेशन क्लास में एक VectorStore बीन को परिभाषित करें। आप या तो एक स्वयं का निर्माण कर सकते हैं या Azure AI खोज जैसे मौजूदा विकल्पों का लाभ उठा सकते हैं।
3. पीडीएफ रीडर क्लास: आरएजी सिस्टम के लिए डेटा निकालने के लिए एक पीडीएफ रीडर को कॉन्फ़िगर करें। सुचारू संचालन सुनिश्चित करने के लिए फाइन-ट्यून कॉन्फ़िगरेशन।

वसंत एआई के पेशेवरों और विपक्ष

लाभ

• सुव्यवस्थित एकीकरण: अमूर्त और ऑटो-कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से जावा अनुप्रयोगों में एआई एकीकरण को सरल बनाता है।
• लचीला प्रदाता: आसानी से प्रमुख कोड परिवर्तनों के बिना एआई प्रदाताओं के बीच स्विच करें।
• सीमलेस इकोसिस्टम इंटीग्रेशन: स्प्रिंग बूट, स्प्रिंग डेटा और स्प्रिंग क्लाउड जैसी अन्य स्प्रिंग प्रोजेक्ट्स के साथ निर्दोष रूप से काम करता है।
• RAG समर्थन: बाहरी ज्ञान स्रोतों में उन्हें ग्राउंडिंग करके LLM क्षमताओं को बढ़ाता है।

चुनौतियां

• नई परियोजना की स्थिति: अपेक्षाकृत युवा होने के नाते, स्प्रिंग एआई में अधिक स्थापित फ्रेमवर्क की तुलना में व्यापक सामुदायिक समर्थन और प्रलेखन की कमी हो सकती है।
• सीमित प्रदाता कवरेज: प्रमुख प्रदाताओं का समर्थन करते समय, सीमा व्यापक एआई फ्रेमवर्क से मेल नहीं खा सकती है।
• जावा-केंद्रित फोकस: मुख्य रूप से जावा-आधारित अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो गैर-जावा डेवलपर्स के लिए इसकी अपील को सीमित करता है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों

स्प्रिंग एआई का मुख्य उद्देश्य क्या है?

स्प्रिंग एआई का उद्देश्य अमूर्त और ऑटो-कॉन्फ़िगरेशन की पेशकश करके जावा अनुप्रयोगों में एआई एकीकरण को सरल बनाना है।

स्प्रिंग एआई का कौन सा प्रदाता समर्थन करता है?

स्प्रिंग एआई Openai, Microsoft, Amazon, Google और Hugging Face का समर्थन करता है।

चीर क्यों महत्वपूर्ण है?

RAG बाहरी ज्ञान स्रोतों में उन्हें ग्राउंडिंग करके, सटीकता और प्रासंगिकता में सुधार करके एलएलएम को बढ़ाता है।

वेक्टर डेटाबेस क्या हैं, और वे कैसे फिट होते हैं?

वेक्टर डेटाबेस सामग्री के आधार पर समानता खोजों को सक्षम करते हुए उच्च-आयामी डेटा वैक्टर को संग्रहीत और पुनः प्राप्त करते हैं। वे राग अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण हैं।

मैं स्प्रिंग एआई के साथ कहां से शुरू करूं?

स्प्रिंग बूट प्रोजेक्ट को इनिशियलाइज़ करके, निर्भरता जोड़कर, एक OpenAI API कुंजी प्राप्त करना और अपने ऐप को कॉन्फ़िगर करना शुरू करें।

संबंधित प्रश्न

स्प्रिंग एआई लैंगचेन से कैसे तुलना करता है?

स्प्रिंग एआई वसंत पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर सहज एकीकरण पर ध्यान केंद्रित करता है, जिससे यह वसंत-आधारित परियोजनाओं के लिए एक मजबूत विकल्प बन जाता है। जबकि लैंगचेन बहुमुखी है, स्प्रिंग एआई का वसंत उपकरण के साथ संरेखण इसे अलग करता है।